智慧校园建设中定位识别服务分析系统设计

李良

摘要：随着物联网、移动互联、云计算、人脸识别、人工智能等新一代信息技术的应用，教育信息化迎来了新的发展机遇，高校数字化校园建设逐步迈向智慧校园建设。该文主要对智慧校园建设中通过动态数据采集，进行数据分析和处理，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等应用进行研究和探索。

关键词：数字校园；智慧校园；定位识别

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）30-0077-02

1 概述

随着物联网、移动互联、云计算、人脸识别、人工智能等新一代信息技术的应用，教育信息化迎来了新的发展机遇，高校数字化校园建设逐步迈向智慧校园建设。经过近年来我校数字化校园建设，校内应用系统已比较全面，基本解决数据孤岛问题，目前无线网络建设实现了校园全面覆盖，并实现了每间教室、会议室、宿舍楼宇的多AP部署。同时一卡通系统、车载ETC、无障碍通道、门禁系统已在校内得到广泛应用。如何利用和依托这些信息技术为广大师生提供全面、协同的智能化感知环境，为教学、管理和生活提供智能化、个性化、便捷化的信息服务，智慧校园建设需求应运而生。在这样的背景下，本文主要对智慧校园建设中通过动态数据采集，进行数据分析和处理，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等应用进行研究和探索。

2 定位识别服务分析系统

我校定位识别服务分析系统，指的是基于校内基础数据采集平台（如人脸识别系统、无线AP、一卡通系统、车载ETC、无障碍通道、门禁系统、人工录入等多元采集形式），采集用户信息，再经过与校内的人事数据、学生教学活动安排，以及课程表、会议表、宿舍分配表、工作安排表、黑名单表等业务数据的管理分析，实现校内人员上课考勤、会议考勤、工作考勤、安防监控、轨迹分析等应用的分析处理，实现校内师生员工的基础数据的分析与查询、统计与展示，该系统为我校信息化特色应用的一种表现方式。本期规划建设的是由多个不同的功能区交互组成，如课堂考勤、教工考勤、会议考勤、宿舍区智能身份识别、图书馆学习轨迹追溯。主要涵盖了考勤业务处理、实时考勤统计以及数据分析、预警等，极大简化了传统课堂、会议考勤的处理方式，对教学、管理与生活提供新型服务。

3 系统设计

3.1 总体设计

通过校内建设的各种数据采集系统，可获取校内人员相关数据，通过本系统加工处理，实现人员、课堂考勤、教工考勤、会议考勤、宿舍区智能身份识别、图书馆学习轨迹追溯等管理。建设方案中要考虑人脸识别、无线AP、一卡通系统、车载ETC、无障碍通道、门禁系统、人工录入（以及将来引入其他采集方式）等多种采集方式的无缝对接。

3.2 外部数据接口管理

由学校整合相应系统的外部数据源，本系统通过技术手段主动读取相关数据，并进行合理数据整合，设计数据使用视图等。包括：用户无线上网记录、宿舍信息、不在校师生名单（校外实习、请假等、出国等等）、学期班级课表、学生选课结果表、宿舍分配表等，具体以学校要求为准。

3.3 主动推送及开关设置

系统可对考勤、会议签到、夜不归宿等结果进行定向推送。如：可将上课迟到、早退人员名单推送给辅导员；可将会议未签到人员及早退人员名单推送给会议主持人及相关人员。提供短信、邮件、个人门户通知等多种渠道的推送服务。推送服务提供开关设置，可根据实际需要打开或关闭推送。

3.4 统一数据处理中心

统一数据处理中心应包括用户身份数据、位置数据、行为数据等，同时要与数字化校园平台以及教务系统、人事系统、学工系统、会议系统、一卡通系统等多个业务系统进行数据交互。平台要具有兼容性和可扩展性，便于与其他平台和采集系统的对接。可以将多种采集系统采集到的数据以及获取的其他系统数据进行加工处理，供系统统一使用，无缝融合，能够实时获取和分析处理无线数据采集、人脸识别数据采集、一卡通数据采集、车载ETC、无障碍通道、门禁系统、人工录入（以及将来引入其他采集方式）等多个基础数据采集系统的数据实现各类考勤、签到、定位、统计分析等功能，并可将数据按需推送到校内其他业务系统。通过统一数据处理中心，可以获得系统必需的数据并按需处理，可以将处理后的数据进行按需推送。

数据同步要具有实时性。数据可以通过如ODI等技术实现多系统数据库间的数据同步，也需要发布WEB服务、公共接口，供其他系统调用，同时也可以调用其他系统提供的接口和WEB服务。举例如调用无线AP服务的WEB服务，获取指定会议室AP设备的连接数据，进行会议签到分析。

应用场景举例，如要实现学生考勤，需要从教务系统数据获得课表（含地点、任课教师、班级、学生名单），从学工系统获得学生的请假信息，从采集平台获得采集设备和教室的对应表，所有基础数据获取完毕后，形成考勤基础数据表，通过采集设备返回的签到用户信息，对学生和教师进行考勤，形成考勤报表。学生可以查看自己是否签到，教师可以修改签到信息，签到数据可以同步到数字化校园平台、教务、学工等相关系统，迟到、早退、旷课信息可发送通知给相关人员。其他应用场景如教工考勤、会议考勤、轨迹分析等参照上述模式。

数据可以通过多种采集形式采集，同时使用，能够进行数据整合和分析，举例如上课考勤时，无线AP采集到学生的连接信息、一卡通采集到学生的刷卡信息、人脸识别获取学生信息，可以将采集到的信息进行整合，形成签到数据。并通过多种采集信息判断学生是否签到。如果识别到学生在宿舍上网或学生被人脸识别系统捕获，可又在教室实现了刷卡签到，则判定为异常记录，可发送异常信息给相关人员。

3.5 系统管理中心

能够进行系统资源配置、人员分组、角色设置、权限分配等。对系统数据进行初始化设置，如无线AP分配表，摄像头分配表、一卡通设备表等，要求系统具有可扩展性，易于配置，便于新的数据和应用的添加或修改等，具体以建设需求为准，有些可以放置到子模块中配置。

为支持系统的灵活性，在做配置表时（如设备与教室、会议室、办公区等的配置表），支持1对1、1对多、多对多等模式，具体以实际要求的配置为准。假设的场景如下：1）每个教室有唯一的考勤设备，仅供本教室使用；2）本教室有多个设备，仅供本教室使用；3）多个教室有1个设备共用4.多个教室有多个设备，可共用（如設置通过无线AP采集数据时，连接到本区域的任意一台设备，均可认为是已签到）；5）学生通过教学楼考勤设备识别后，实现本楼宇内教室上课的签到。其他应用场景如教工考勤、会议考勤等参照上述模式。

系统管理员可以设置分组，按角色为不同的人员或群组分配权限，可以逐级授权进行管理和系统操作。

3.6 各类应用子系统

根据学校需要，开发设计各类应用子系统，利用采集数据进行管理和分析。主要应用场景有会议考勤、学生课堂考勤、员工考勤、宿舍考勤（如宿舍晚归（不归）人员统计）、进出学校车辆统计、人员分布状态分析、旷课学生查询与分析、未在校学生预警、缺勤次数排名和统计等，还可以从学校安保需要设置维护“黑名单”，学校在主要出入口通过采集平台进行进出人员数据采集（如在校内校门主要出入口处架设人脸识别设备，用于采集进出人员的面部信息），对进出校门和主要楼宇的人员进行自动识别，凡是监测属于“黑名单”的人员出现，则给予预警，将信息即时发送到相关管理人员和保卫人员，避免治安事件的发生。数据可按学校要求同步推送到其他系统。

4 结束语

总之，智慧校园的构建是高校信息化建设发展的必然趋势，如何准确理解智慧校园的内涵与特征，融合利用信息化热点技术，科学制定智慧校园的发展策略成为学校在大信息时代的重要课题，也是高校教育管理创新发展的需要。建设规划过程中，要根据学校的自身实际情况制定适宜的发展措施，调动各方面的参与积极性，促进智慧校园的良好发展。

参考文献：

[1] 万波，辛建平. 移动互联网环境下高校智慧校园的构建分析[J].信息与电脑，2017（15）：166-167.

[2] 周扬. 物联网技术在智慧校园中的应用探索[J].无线互联科技，2017（15）：24-25.endprint